基于物联网技术的智能阅读屏的设计与实现

本文以现代主流通讯设备智能手机、电脑为对象进行智能阅读屏研发,开发出一款专门在手机和电脑阅读文档时使用的墨水屏显示器移动设备——无线电子墨水屏。在手机端和PC端开发阅读软件,当打开APP中的文档时,可以在无线屏幕上显示。在APP中可以推送一些定制新闻、天气信息等。通过转译将APP中的文字信息转换为数字信号,通过蓝牙传输到屏上的蓝牙接收器上,再将数字信号转换为文字信息显示出来,屏幕端需要微处理器完成简单的手势操作,同时需要电源给屏幕供电。

2型糖尿病患者抑郁症状的潜在类别分析

目的探索2型糖尿病(T2DM)患者抑郁症状的潜在类别及其影响因素,为制定针对性的干预措施提供科学依据。方法于2021年10月—2022年3月,根据纳入排除标准,选取深圳市3家社区健康服务中心已建档的360例T2DM患者作为研究对象,通过问卷调查收集患者的一般资料,并采用ZUNG氏抑郁自评量表(SDS)测量患者的抑郁症状。采用Mplus 8.0软件进行潜在类别分析,并对T2DM患者的抑郁症状进行分类。采用SPSS 26.0软件进行χ^(2)检验以及多因素logistic回归分析。结果潜在类别分析结果表明,T2DM患者的抑郁症状存在3个潜在类别,分别为无抑郁症状组(135例)、中度抑郁-症状高发组(90例)和中度抑郁-躯体症状和焦虑低发组(135例)。多因素logistic回归分析结果显示,与无抑郁症状组相比,非在婚(OR=7.00,95%CI:2.11~23.22)、有吸烟史(OR=2.55,95%CI:1.27~5.10)、病程≥5年(OR=2.64,95%CI:1.48~4.69)的T2DM患者属于中度抑郁-症状高发组的可能性更高,而未参加医疗保险(OR=0.34,95%CI:0.17~0.69)的T2DM患者属于中度抑郁-症状高发组的可能性更低,均有统计学意义(P<0.01)。与无抑郁症状组相比,非在婚(OR=4.42,95%CI:1.38~14.19)、有吸烟史(OR=2.19,95%CI:1.15~4.17)的T2DM患者属于中度抑郁-躯体症状和焦虑低发组的可能性更高,而未参加医疗保险(OR=0.38,95%CI:0.22~0.68)、有饮酒史(OR=0.33,95%CI:0.15~0.73)的T2DM患者属于中度抑郁-躯体症状和焦虑低发组的可能性更低,均有统计学意义(P<0.05,P<0.01)。结论T2DM患者抑郁症状具有异质性,应对不同抑郁亚组的糖尿病患者采取针对性的心理干预措施。

美国MS-DRG分组规则的剖析和启示

美国是全球最早实行疾病诊断相关分组(DRG)付费的国家,其MS-DRG(medicare severity DRG)版本被多个国家和地区借鉴。为确保DRG分组的普遍适用,贴近临床实际,MS-DRG分组方案遵循了资源消耗相似性、临床相近性、DRG组数易管理等分组规则。笔者通过描述美国MS-DRG的演变历程,剖析其具体分组规则,以期为完善我国医疗保障疾病诊断相关分组提供参考。